열분해 GC-HRMS와 msFineAnalytic의 조합을 이용한 비닐아세테이트 수지의 통합 분석 [GC-TOFMS 응용 프로그램]
엠에스팁 No.275
개요
전자 이온화(EI)는 가스 크로마토그래피 질량분석법(GC-MS)과 함께 일반적으로 사용되는 하드 이온화 방법입니다. EI에서 생성된 질량 스펙트럼 단편화 패턴은 화합물을 식별하기 위한 라이브러리 데이터베이스 검색에 사용됩니다. 반대로 전계 이온화(FI)와 같은 연성 이온화 방법은 최소한의 단편화로 깨끗한 분자 이온을 생성하는 경향이 있습니다. 고분해능 MS가 이러한 이온화 기술과 함께 사용될 때 EI에 의해 생성된 조각 이온과 연성 이온화에 의해 생성된 분자 이온의 정확한 질량은 분석물에 대한 정보의 추가 차원을 제공합니다. 정확한 질량 정보와 기존의 라이브러리 검색 결과를 결합하면 라이브러리 검색만 사용하는 것보다 식별 정확도를 높일 수 있습니다. 이 작업에서는 msFineAnalysis 소프트웨어를 소개하고 이를 사용하여 비닐 아세테이트 수지의 열분해에 의해 생성된 화합물의 정성 분석을 위해 GC/EI 및 GC/연성 이온화로 얻은 데이터를 자동으로 결합합니다.
실험
상업용 비닐 아세테이트 수지를 모델 폴리머 샘플로 사용했습니다. EI/FI 조합 이온 소스가 장착된 JEOL JMS-T200GC를 분석에 사용했습니다. 3030D 열분해 장치(Frontier Laboratories)는 GC 주입구에 설치되어 시료 열분해에 사용되었습니다. 열분해 GC/TOFMS의 측정 조건은 표 1과 같다. 결과 EI 및 FI 데이터는 새로운 JEOL msFineAnalysis 소프트웨어를 사용하여 자동으로 분석되었습니다. 그런 다음 결과 보고서를 기존의 GC/EI 정성 분석과 비교했습니다.표 1. 측정 조건
| 열분해 조건 | |
|---|---|
| 열분해 온도 | 600 ° C |
| GC 조건 | |
| 단 | DB-5msUI(Agilent Technologies, Inc.), 15mx 0.25mm, 0.25µm |
| 오븐 온도 | 50℃(1분)→30℃/분→330℃(1.7분) |
| 사출 모드 | 분할 모드(100:1) |
| MS 조건 | |
| MS | JMS-T200GC(주) |
| 이온 소스 | EI/FI 조합 이온 소스 |
| 이온화 | EI+(70eV, 300µA), FI+(-10kV, 6mA/10msec(Carbotec)) |
그림 1. 기존 및 msFineAnalysis 정성 분석 작업 흐름 비교
정성 분석 작업 흐름:
그림 1은 JEOL msFineAnalysis 소프트웨어(오른쪽 차트)에 사용되는 통합 분석 단계의 작동 흐름도를 보여줍니다. 먼저 EI와 소프트 이온화(SI)를 사용하여 데이터를 수집하고 모든 피크와 관련 질량 스펙트럼을 크로마토그램에서 검출합니다. 그 후, 이러한 이온화 방법에 의해 생성된 질량 스펙트럼은 머무름 시간을 사용하여 연결되고 이러한 연결된 질량 스펙트럼은 단일 구성 요소로 기록됩니다. 다음으로, EI 질량 스펙트럼은 라이브러리 데이터베이스 검색에 사용되며(1), SI 질량 스펙트럼은 분석 물질 분자 이온을 식별하는 데 사용됩니다(2). 그런 다음 분자 이온을 정확한 질량 분석에 사용하여 가능한 원소 조성을 추정하고 이러한 후보 공식을 EI 라이브러리 검색 결과(3)를 사용하여 좁힙니다. 다음으로, 분자 이온은 후보 공식(4)을 더 좁히는 데 도움이 되도록 동위원소 패턴 분석을 받습니다. 그런 다음 각 후보 공식은 EI 조각 이온의 정확한 질량 분석을 위한 검색 제약 조건으로 사용됩니다(5). 분자 이온 공식 후보가 올바르지 않으면 EI 조각 이온은 많은(있는 경우) 조성 공식을 생성하지 않으므로 분자 이온 공식이 해당 특정 분석물에 대한 좋은 후보가 아님을 나타냅니다. 이러한 결과는 통합된 정성 분석 보고서(6)로 출력됩니다.
한편, GC-MS에 일반적으로 사용되는 기존의 정성 분석 작업 흐름은 차트 왼쪽에 표시됩니다. 이 절차는 EI 데이터를 수집한 다음 각 분석 물질에 대한 데이터베이스 검색만 포함합니다.
그림 2. Py/GC/TOFMS에 의한 비닐 아세테이트 수지의 TIC 크로마토그램
그림 3. msFineAnalysis에서 생성한 통합 정성 분석 보고서
그림 4. 비교 결과
왼쪽: 기존 GC-MS 정성 분석
오른쪽: 통합 정성 분석
결과 및 토론
msFineAnalysis 자동 분석 기능은 머무름 시간을 사용하여 자동으로 연결된 GC/EI 및 GC/FI 측정(그림 33)에서 2개의 구성 요소를 감지했습니다. 그런 다음 자동 분석 기능은 연결된 데이터를 분석하기 위해 그림 1의 단계를 자동으로 사용했으며 결과는 그림 3과 같이 색상으로 구분된 표로 출력되었습니다. 각 색상은 화합물 식별에 대한 신뢰 수준을 나타냅니다.녹색: 분자식 후보가 고유하게 식별되었습니다.
주황색: 여러 분자식 후보가 확인되었습니다.
흰색: 중요한 분자식 후보가 확인되지 않았습니다.
주황색 또는 흰색으로 분류된 구성 요소는 수동으로 추가 검토하여 잠재적으로 고유한 후보 공식을 식별할 수 있습니다. 이 예에서 msFineAnalysis 자동 분석 기능은 성분의 90% 이상에 대한 분자 조성을 고유하게 결정할 수 있었습니다. 독특한 분자식(그림 1). 또한, 동시에 얻은 EI 조각 이온 공식은 식별된 분자 구성을 추가로 지원하는 샘플 분자에 대한 추가 구조 정보를 가져왔습니다.
결론
msFineAnalysis 정성 분석 방법은 GC/EI 및 GC/FI 정밀 질량 데이터를 결합하여 매우 정확한 정성 결과를 생성합니다. 라이브러리 데이터베이스에 등록된 성분(매치 팩터 점수: 높음)에 대해 이러한 결과는 정확한 질량 분자식 식별과 상호 참조됩니다. 또한 이 소프트웨어는 기존 분석법(그림 왼쪽 차트)만으로는 식별하기 어려웠던 라이브러리 데이터베이스에 등록되지 않은 미지 성분(매치 팩터 점수: 낮음)에 대한 분자식 추정을 가능하게 합니다. 1). 결과적으로, 이 통합 분석 방법은 공식 후보를 좁히기 위해 Match Factor 점수 수준에 관계없이 정확한 질량에서 분자식 및 조각 이온 공식을 결정할 수 있으므로 GC/MS 정성 분석에 효과적인 도구를 제공합니다. 분석.- 추가 정보는 PDF 파일을 참조하십시오.
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